Dans un billet publié sur le blog d’Amazon dédié aux développeurs, Ruhi Sarikaya, directeur des sciences appliquées au sein d’Alexa AI, a présenté en détail les avancées des technologies d'apprentissage automatique qui ont permis à Alexa de mieux comprendre les utilisateurs grâce à des indices contextuels. Selon Sarikaya, ces améliorations ont contribué à réduire les frictions des utilisateurs et à rendre Alexa plus conversationnel : « Cela a permis à des systèmes comme Alexa de répondre aux demandes des clients en traduisant la parole en texte, puis en traduisant ce texte en actions ».
Envoyé par Ruhi Sarikaya
Les systèmes d'IA conversationnels ont fait des progrès remarquables au cours de cette décennie, en grande partie grâce à la puissance du cloud computing, à l'abondance des données nécessaires à la formation des systèmes d'IA et aux améliorations apportées aux algorithmes fondamentaux de l'IA. De plus en plus, à mesure que les clients élargissent leurs horizons en matière d'IA conversationnelle, ils s'attendent à ce qu'Alexa interprète leurs demandes de manière contextuelle; fournisse des réponses plus personnelles et pertinentes sur le plan contextuel; élargisse ses connaissances et ses capacités de raisonnement; apprenne de ses erreurs.
Autant d’éléments qui ont fait que, plus tôt cet automne, Rohit Prasad, vice-président d’Alexa AI, a annoncé la mise en œuvre de nouvelles techniques d’auto-apprentissage d’Alexa pour l’aider à apprendre plus rapidement. La semaine dernière, Amazon a lancé aux États-Unis un nouveau système d’auto-apprentissage qui détecte les défauts de compréhension d’Alexa et apprend automatiquement de ces erreurs. Bien entendu, cette phase marquait la fin de la période bêta.
Ce système n’est pas supervisé, c’est-à-dire qu’il n’implique aucune annotation humaine manuelle; au lieu de cela, il tire parti des signaux contextuels implicites ou explicites des clients pour détecter les interactions insatisfaisantes ou les échecs de compréhension. Le système apprend à résoudre ces problèmes et déploie automatiquement les correctifs sur les systèmes de production d’Amazon peu de temps après.
Sarikaya indique que, par exemple, au cours de la phase bêta, le système a automatiquement appris à associer l'énoncé « Play 'Good for What' » à « Play 'Nice for What' », corrigeant l'erreur d'un client et aboutissant à une demande de chanson de Drake : « Ce système applique actuellement des corrections à un grand nombre d'énoncés liés à la musique chaque jour, ce qui permet de réduire les frictions d'interaction client-machine lors de l'utilisation la plus courante d'appareils compatibles Alexa. Nous chercherons à développer l’utilisation de cette capacité d’auto-apprentissage dans les mois à venir ».
Amazon voit plus grand pour Alexa
Envoyé par Ruhi Sarikaya
Notre vision est que Alexa vous aide en vous fournissant tout ce dont vous avez besoin. Les compétences Alexa et les développeurs qui les conçoivent sont extrêmement importants pour cette vision. Il existe maintenant des centaines de milliers de développeurs et de fabricants d'appareils qui construisent des expériences Alexa, comme en témoignent les plus de 50 000 compétences actuellement disponibles. Dans un article publié plus tôt cette année, ma collègue Young-Bum Kim a décrit le système d’apprentissage automatique que nous utilisons pour effectuer une interaction de compétences sans nom, qui permet aux clients de découvrir, d’activer et de lancer plus naturellement les compétences Alexa. Par exemple, pour commander une voiture, un client peut simplement dire « Alexa, donne-moi une voiture », au lieu de devoir spécifier le nom du service de covoiturage. Cela nécessite un système capable de traiter de nombreux signaux contextuels afin de sélectionner automatiquement la meilleure compétence pour traiter une demande particulière.
Nous avons récemment étendu l’utilisation de ce système au-delà des États-Unis: nos clients situés au Royaume-Uni, au Canada, en Australie, en Inde, en Allemagne et au Japon peuvent désormais découvrir et utiliser de manière plus naturelle certaines compétences. Par exemple, lorsque des clients allemands disent « Alexa, welche stationen kennst du ?» (Alexa, quelles stations connais-tu ?) Alexa répondra : « Der Skill Radio Brocken kann dir dabei helfen. Möchtest du ihn aktivieren ? » (« La compétence Radio Brocken peut vous aider. Voulez-vous l'activer? »).
Nous avons récemment étendu l’utilisation de ce système au-delà des États-Unis: nos clients situés au Royaume-Uni, au Canada, en Australie, en Inde, en Allemagne et au Japon peuvent désormais découvrir et utiliser de manière plus naturelle certaines compétences. Par exemple, lorsque des clients allemands disent « Alexa, welche stationen kennst du ?» (Alexa, quelles stations connais-tu ?) Alexa répondra : « Der Skill Radio Brocken kann dir dabei helfen. Möchtest du ihn aktivieren ? » (« La compétence Radio Brocken peut vous aider. Voulez-vous l'activer? »).
Le nombre d’appareils utilisés dans les domiciles qui sont compatibles avec Alexa continue de grandir. Il est donc normal que les ingénieurs Amazon s’intéressent également à ces cas d’utilisation. Sarikaya explique que ces cas d’utilisations vont particulièrement bénéficier des progrès d’Alexa dans la mesure où les contextes client, session et appareil sont combinés pour offrir des expériences plus naturelles.
« Par exemple, si vous possédez un aspirateur robot iRobot Roomba compatible Alexa et que vous dites “Alexa, commence à nettoyer”, votre Roomba se mettra au travail. Auparavant, vous deviez vous souvenir de la compétence en disant “Alexa, demande à Roomba de commencer le nettoyage”. Nous avons activé ce style d’interaction plus naturel pour un sous-ensemble de compétences de maison intelligente et nous le mettrons progressivement à la disposition des clients et des maisons intelligentes. aux États-Unis ».
Source : Amazon
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